遥感影像地表覆盖分类考核试卷

遥感影像地表覆盖分类考核试卷考生姓名：答题日期：得分：判卷人：

本次考核旨在检验考生对遥感影像地表覆盖分类理论知识的掌握程度，以及运用所学知识进行地表覆盖分类的能力。

一、单项选择题（本题共30小题，每小题0.5分，共15分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）

1.遥感影像是指利用（）技术获取的地表信息。

A.红外线

B.可见光

C.微波

D.X射线

2.遥感影像的分辨率分为（）和（）。

A.辐射分辨率；空间分辨率

B.空间分辨率；辐射分辨率

C.时间分辨率；空间分辨率

D.空间分辨率；时间分辨率

3.遥感影像的几何校正主要是为了（）。

A.提高影像质量

B.消除系统误差

C.减少辐射误差

D.提高辐射分辨率

4.遥感影像的增强处理中，对比度增强主要目的是（）。

A.提高影像的清晰度

B.降低影像的噪声

C.增加影像的辐射分辨率

D.提高影像的几何分辨率

5.在遥感影像中，绿色植被通常表现为（）反射率。

A.高

B.低

C.中等

D.变化不定

6.遥感影像的地表覆盖分类中，常用的分类方法有（）。

A.灰度法

B.纹理法

C.模糊数学法

D.以上都是

7.遥感影像的地表覆盖分类中，监督分类法需要（）。

A.确定分类变量

B.选择合适的分类器

C.预处理影像数据

D.以上都是

8.遥感影像的地表覆盖分类中，非监督分类法不需要（）。

A.预处理影像数据

B.确定分类变量

C.选择合适的分类器

D.以上都是

9.遥感影像的地表覆盖分类中，支持向量机（SVM）是一种（）分类器。

A.监督学习

B.非监督学习

C.神经网络

D.决策树

10.遥感影像的地表覆盖分类中，分类结果的评价指标有（）。

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1值

11.遥感影像的地表覆盖分类中，混淆矩阵用于（）。

A.计算分类精度

B.评价分类结果

C.优化分类参数

D.以上都是

12.遥感影像的波段选择原则中，选择（）波段有利于提高分类精度。

A.高光谱

B.中光谱

C.热红外

D.可见光

13.遥感影像的波段组合中，归一化植被指数（NDVI）主要用于（）。

A.识别水体

B.识别植被

C.识别土壤

D.识别城市

14.遥感影像的地表覆盖分类中，混淆矩阵的行和列分别代表（）。

A.真实类别和预测类别

B.预测类别和真实类别

C.预测类别和混淆类别

D.真实类别和混淆类别

15.遥感影像的地表覆盖分类中，混淆矩阵的F1值计算公式为（）。

A.F1=(2*精确率*召回率)/(精确率+召回率)

B.F1=(精确率+召回率)/2

C.F1=精确率+召回率

D.F1=精确率*召回率

16.遥感影像的地表覆盖分类中，支持向量机（SVM）的核函数有（）。

A.线性核

B.多项式核

C.高斯核

D.以上都是

17.遥感影像的地表覆盖分类中，神经网络模型中常用的激活函数有（）。

A.Sigmoid函数

B.ReLU函数

C.Tanh函数

D.以上都是

18.遥感影像的地表覆盖分类中，决策树模型中常用的分割准则有（）。

A.基尼指数

B.信息增益

C.Gini指数

D.以上都是

19.遥感影像的地表覆盖分类中，随机森林模型是一种（）模型。

A.监督学习

B.非监督学习

C.集成学习

D.以上都是

20.遥感影像的地表覆盖分类中，卷积神经网络（CNN）是一种（）模型。

A.监督学习

B.非监督学习

C.集成学习

D.以上都是

21.遥感影像的地表覆盖分类中，深度学习模型通常需要大量的（）。

A.训练数据

B.计算资源

C.算法优化

D.以上都是

22.遥感影像的地表覆盖分类中，遥感影像预处理的主要目的是（）。

A.提高影像质量

B.消除系统误差

C.降低影像噪声

D.以上都是

23.遥感影像的地表覆盖分类中，遥感影像的几何校正方法有（）。

A.像点平差法

B.空间变换法

C.空间配准法

D.以上都是

24.遥感影像的地表覆盖分类中，遥感影像的辐射校正方法有（）。

A.线性拉伸

B.对数拉伸

C.对数变换

D.以上都是

25.遥感影像的地表覆盖分类中，遥感影像的图像增强方法有（）。

A.对比度增强

B.灰度变换

C.纹理增强

D.以上都是

26.遥感影像的地表覆盖分类中，遥感影像的波段选择方法有（）。

A.主成分分析

B.主成分变换

C.线性判别分析

D.以上都是

27.遥感影像的地表覆盖分类中，遥感影像的波段组合方法有（）。

A.归一化植被指数（NDVI）

B.归一化水分指数（NDWI）

C.归一化差异水体指数（NDTI）

D.以上都是

28.遥感影像的地表覆盖分类中，遥感影像的监督分类方法有（）。

A.灰度法

B.纹理法

C.模糊数学法

D.以上都是

29.遥感影像的地表覆盖分类中，遥感影像的非监督分类方法有（）。

A.线性判别分析

B.K-means聚类

C.神经网络

D.以上都是

30.遥感影像的地表覆盖分类中，遥感影像的分类结果评价方法有（）。

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1值

二、多选题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的选项中，至少有一项是符合题目要求的）

1.遥感影像的几何校正方法包括（）

A.像点平差法

B.空间变换法

C.空间配准法

D.坐标变换法

2.遥感影像的辐射校正方法有（）

A.线性拉伸

B.对数拉伸

C.归一化处理

D.反射率校正

3.遥感影像的预处理步骤通常包括（）

A.影像增强

B.几何校正

C.辐射校正

D.空间分辨率提高

4.遥感影像的波段组合方法可以基于（）

A.归一化植被指数（NDVI）

B.归一化水分指数（NDWI）

C.归一化差异水体指数（NDTI）

D.归一化土壤指数（NDSI）

5.遥感影像的地表覆盖分类方法可以分为（）

A.监督分类

B.非监督分类

C.混合分类

D.基于知识的分类

6.监督分类法中常用的分类器包括（）

A.线性判别分析

B.神经网络

C.决策树

D.支持向量机

7.非监督分类法中常用的算法有（）

A.K-means聚类

B.密度聚类

C.硬分类

D.软分类

8.遥感影像的地表覆盖分类中，混淆矩阵可以提供以下信息（）

A.每个类别的精度

B.每个类别的召回率

C.每个类别的F1值

D.不同类别之间的混淆情况

9.遥感影像的地表覆盖分类结果评价中常用的指标有（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1值

10.遥感影像的地表覆盖分类中，深度学习方法在以下方面具有优势（）

A.处理高维数据

B.自动特征提取

C.处理复杂非线性关系

D.需要大量标注数据

11.遥感影像的地表覆盖分类中，以下哪些因素会影响分类精度（）

A.影像质量

B.分类器选择

C.分类参数设置

D.数据预处理

12.遥感影像的地表覆盖分类中，以下哪些属于影像预处理步骤（）

A.几何校正

B.辐射校正

C.影像增强

D.噪声去除

13.遥感影像的地表覆盖分类中，以下哪些属于波段组合方法（）

A.归一化植被指数（NDVI）

B.归一化水分指数（NDWI）

C.归一化土壤指数（NDSI）

D.归一化差异水体指数（NDTI）

14.遥感影像的地表覆盖分类中，以下哪些属于监督分类法（）

A.线性判别分析

B.神经网络

C.决策树

D.支持向量机

15.遥感影像的地表覆盖分类中，以下哪些属于非监督分类法（）

A.K-means聚类

B.密度聚类

C.硬分类

D.软分类

16.遥感影像的地表覆盖分类中，以下哪些属于深度学习模型（）

A.卷积神经网络（CNN）

B.循环神经网络（RNN）

C.长短期记忆网络（LSTM）

D.支持向量机

17.遥感影像的地表覆盖分类中，以下哪些属于遥感影像的预处理方法（）

A.影像增强

B.几何校正

C.辐射校正

D.影像压缩

18.遥感影像的地表覆盖分类中，以下哪些属于遥感影像的分类结果评价指标（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1值

19.遥感影像的地表覆盖分类中，以下哪些属于遥感影像的波段选择方法（）

A.主成分分析

B.模糊数学法

C.纹理法

D.线性判别分析

20.遥感影像的地表覆盖分类中，以下哪些属于遥感影像的波段组合方法（）

A.归一化植被指数（NDVI）

B.归一化水分指数（NDWI）

C.归一化差异水体指数（NDTI）

D.归一化土壤指数（NDSI）

三、填空题（本题共25小题，每小题1分，共25分，请将正确答案填到题目空白处）

1.遥感影像的空间分辨率是指影像上________之间的距离。

2.遥感影像的辐射分辨率是指影像上________之间的差异。

3.遥感影像的几何校正目的是消除________误差，使影像与________坐标系统相匹配。

4.遥感影像的辐射校正主要是为了消除________误差，提高影像的________。

5.归一化植被指数（NDVI）的计算公式为________。

6.归一化水分指数（NDWI）的计算公式为________。

7.在遥感影像中，水体通常表现为________反射率。

8.遥感影像的地表覆盖分类中，监督分类法需要________和________。

9.遥感影像的地表覆盖分类中，非监督分类法不需要________和________。

10.遥感影像的地表覆盖分类中，支持向量机（SVM）是一种________分类器。

11.遥感影像的地表覆盖分类中，神经网络模型中常用的激活函数有________。

12.遥感影像的地表覆盖分类中，混淆矩阵的行和列分别代表________和________。

13.遥感影像的地表覆盖分类中，F1值的计算公式为________。

14.遥感影像的地表覆盖分类中，深度学习模型通常需要大量的________。

15.遥感影像的地表覆盖分类中，遥感影像预处理的主要目的是________。

16.遥感影像的几何校正方法中，________法适用于简单几何变换的情况。

17.遥感影像的辐射校正方法中，________法适用于线性关系的情况。

18.遥感影像的预处理步骤中，________可以提高影像的清晰度。

19.遥感影像的波段组合方法中，________可以突出植被信息。

20.遥感影像的地表覆盖分类中，________法适用于特征维度较高的数据。

21.遥感影像的地表覆盖分类中，________法适用于处理复杂非线性关系。

22.遥感影像的地表覆盖分类中，________法适用于处理高维数据。

23.遥感影像的地表覆盖分类中，________法适用于处理时间序列数据。

24.遥感影像的地表覆盖分类中，________法适用于处理空间关系。

25.遥感影像的地表覆盖分类中，________是评价分类结果的重要指标。

四、判断题（本题共20小题，每题0.5分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）

1.遥感影像的空间分辨率越高，影像的几何形状越准确。（）

2.遥感影像的辐射分辨率越高，影像的细节信息越丰富。（）

3.几何校正后的遥感影像可以消除地球曲率的影响。（）

4.辐射校正可以消除大气对地物的散射和吸收作用。（）

5.归一化植被指数（NDVI）可以用来监测植被的生长状况。（）

6.监督分类法需要先对训练样本进行标注。（）

7.非监督分类法不需要预先知道地物的类别信息。（）

8.支持向量机（SVM）是一种基于距离的分类器。（）

9.神经网络模型在遥感影像分类中可以达到很高的分类精度。（）

10.混淆矩阵可以用来评价遥感影像分类结果的整体性能。（）

11.准确率是评价遥感影像分类结果的主要指标之一。（）

12.遥感影像的预处理可以完全消除噪声的影响。（）

13.归一化植被指数（NDVI）在所有波段中都有相同的权重。（）

14.遥感影像的分类精度与分类器的选择无关。（）

15.深度学习模型在遥感影像分类中不需要进行特征提取。（）

16.遥感影像的地表覆盖分类中，卷积神经网络（CNN）是一种监督学习模型。（）

17.遥感影像的预处理步骤中，影像增强可以提高影像的辐射分辨率。（）

18.遥感影像的地表覆盖分类中，支持向量机（SVM）可以处理高维数据。（）

19.遥感影像的地表覆盖分类中，混淆矩阵的F1值越高，分类结果越好。（）

20.遥感影像的地表覆盖分类中，深度学习模型可以自动学习特征，减少人工干预。（）

五、主观题（本题共4小题，每题5分，共20分）

1.请简述遥感影像地表覆盖分类在资源调查、环境监测和城市规划等方面的应用。

2.分析遥感影像地表覆盖分类中，监督分类和非监督分类各自的优势和局限性。

3.举例说明在遥感影像地表覆盖分类中，如何运用波段组合和预处理技术提高分类精度。

4.针对遥感影像地表覆盖分类，讨论深度学习技术在分类精度和效率方面的改进。

六、案例题（本题共2小题，每题5分，共10分）

1.案例题：

某地区利用遥感影像进行地表覆盖分类，已知该地区主要地表覆盖类型有森林、农田、水体和城市。请根据以下信息，完成地表覆盖分类：

-遥感影像分辨率：30米

-波段组合：红光、近红外、热红外

-影像预处理：几何校正、辐射校正、影像增强

-已知该地区森林、农田、水体和城市的主要光谱特征

要求：

（1）简述选择波段组合的依据。

（2）说明预处理步骤对分类结果的影响。

（3）列出至少两种用于地表覆盖分类的方法，并简述其原理。

2.案例题：

某城市规划部门计划利用遥感影像进行城市扩张监测，已知遥感影像数据如下：

-影像分辨率：10米

-波段组合：红光、绿光、蓝光、近红外

-影像预处理：几何校正、辐射校正、影像增强

要求：

（1）分析选择红光、绿光、蓝光、近红外波段的原因。

（2）说明预处理步骤在监测城市扩张中的重要性。

（3）设计一个基于遥感影像的城市扩张监测方案，包括数据获取、预处理、地表覆盖分类和变化分析。

标准答案

一、单项选择题

1.B

2.B

3.B

4.A

5.A

6.D

7.D

8.B

9.A

10.A

11.A

12.A

13.B

14.A

15.B

16.D

17.D

18.A

19.C

20.D

21.A

22.D

23.A

24.A

25.D

二、多选题

1.ABCD

2.ABCD

3.ABC

4.ABCD

5.ABCD

6.ABCD

7.AB

8.ABCD

9.ABCD

10.ABCD

11.ABCD

12.ABCD

13.ABCD

14.ABCD

15.ABCD

16.ABCD

17.ABCD

18.ABCD

19.ABCD

20.ABCD

三、填空题

1.像素

2.光谱

3.系统误差；实际坐标系统

4.辐射；信息量

5.(NIR-Red)/(NIR+Red)

6.(NIR-SWIR)/(NIR+SWIR)

7.低

8.分类变量；分类器

9.预处理影像数据；确定分类变量

10.监督学习

11.Sigmoid函数；ReLU函数；Tanh函数

12.真实类别；预测类别

13.F1=(2*精确率*召回率)/(精确率+召回率)

14.训练数据

15.提高影像质量

16.像点平差法

17.线性拉伸

18.影像增强

19.归一化植被指数（NDVI）

20.支持向量机（SVM）

21.神经网络

22.卷积神经网络（CNN）

23.循环神经网络（RNN）